1. 面试官：用简洁的语言解释贝叶斯统计的核心概念。

2. 面试官：讨论贝叶斯统计与频率统计的区别和优劣势。

3. 面试官：解释先验概率和后验概率在贝叶斯统计中的作用。

4. 面试官：如何应用贝叶斯定理解决实际生活中的问题？举例说明。

5. 面试官：探讨贝叶斯统计在机器学习领域中的应用和挑战。

6. 面试官：什么是贝叶斯网络（Bayesian Network）？如何利用贝叶斯网络进行概率推断？

7. 面试官：介绍一些常见的贝叶斯统计模型，以及它们在不同领域中的应用。

8. 面试官：解释贝叶斯统计中的参数估计方法，如最大后验估计（MAP）和最大似然估计（MLE）的区别。

9. 面试官：如何评价贝叶斯统计在科学研究中的作用和意义？

10. 面试官：探讨贝叶斯统计在金融领域中的应用，并分析其风险管理的效果。